MySQL中分頁優(yōu)化的實例詳解

更新時間：2015年05月08日 11:59:05 投稿：goldensun

這篇文章主要介紹了MySQL中分頁優(yōu)化的實例詳解,分頁優(yōu)化是MySQL優(yōu)化當中的重點,需要的朋友可以參考下

通常，我們會采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式來進行分頁查詢。例如下面這個SQL：

SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;

或者像下面這個不帶任何條件的分頁SQL：

SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;

一般而言，分頁SQL的耗時隨著 start 值的增加而急劇增加，我們來看下面這2個不同起始值的分頁SQL執(zhí)行耗時：

yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10;
…

10 rows in set (0.05 sec)


yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=6 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
…

10 rows in set (2.39 sec)

可以看到，隨著分頁數(shù)量的增加，SQL查詢耗時也有數(shù)十倍增加，顯然不科學。今天我們就來分析下，如何能優(yōu)化這個分頁方案。一般滴，想要優(yōu)化分頁的終極方案就是：沒有分頁，哈哈哈~~~，不要說我講廢話，確實如此，可以把分頁算法交給Sphinx、Lucence等第三方解決方案，沒必要讓MySQL來做它不擅長的事情。當然了，有小伙伴說，用第三方太麻煩了，我們就想用MySQL來做這個分頁，咋辦呢？莫急，且待我們慢慢分析，先看下表DDL、數(shù)據(jù)量、查詢SQL的執(zhí)行計劃等信息：

yejr@imysql.com> SHOW CREATE TABLE `t1`;
CREATE TABLE `t1` (
 `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
...
 `ftype` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
...
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

yejr@imysql.com> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 994584 |
+----------+

yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 510
 Extra: Using where

yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 935510
 Extra: Using where

可以看到，雖然通過主鍵索引進行掃描了，但第二個SQL需要掃描的記錄數(shù)太大了，而且需要先掃描約935510條記錄，然后再根據(jù)排序結(jié)果取10條記錄，這肯定是非常慢了。針對這種情況，我們的優(yōu)化思路就比較清晰了，有兩點：

1、盡可能從索引中直接獲取數(shù)據(jù)，避免或減少直接掃描行數(shù)據(jù)的頻率
2、盡可能減少掃描的記錄數(shù)，也就是先確定起始的范圍，再往后取N條記錄即可

據(jù)此，我們有兩種相應的改寫方法：子查詢、表連接，即下面這樣的：

#采用子查詢的方式優(yōu)化，在子查詢里先從索引獲取到最大id，然后倒序排，再取10行結(jié)果集
#注意這里采用了2次倒序排，因此在取LIMIT的start值時，比原來的值加了10，即935510，否則結(jié)果將和原來的不一致

yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: PRIMARY
 table: <derived2>
 type: ALL
possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 10
 Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
 id: 2
 select_type: DERIVED
 table: t1
 type: ALL
possible_keys: PRIMARY
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 973192
 Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
 id: 3
 select_type: SUBQUERY
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 935511
 Extra: Using where

#采用INNER JOIN優(yōu)化，JOIN子句里也優(yōu)先從索引獲取ID列表，然后直接關(guān)聯(lián)查詢獲得最終結(jié)果，這里不需要加10
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: PRIMARY
 table: <derived2>
 type: ALL
possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 935510
 Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
 id: 1
 select_type: PRIMARY
 table: t1
 type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: t2.id
 rows: 1
 Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
 id: 2
 select_type: DERIVED
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 973192
 Extra: Using where

然后我們來對比下這2個優(yōu)化后的新SQL執(zhí)行時間：

yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) T ORDER BY id DESC;
...
rows in set (1.86 sec)
#采用子查詢優(yōu)化，從profiling的結(jié)果來看，相比原來的那個SQL快了：28.2%

yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);
...
10 rows in set (1.83 sec)
#采用INNER JOIN優(yōu)化，從profiling的結(jié)果來看，相比原來的那個SQL快了：30.8%

我們再來看一個不帶過濾條件的分頁SQL對比：

#原始SQL
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: SIMPLE
    table: t1
     type: index
possible_keys: NULL
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 935510
    Extra: NULL

yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
...
10 rows in set (2.22 sec)

#采用子查詢優(yōu)化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: PRIMARY
    table: <derived2>
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 10
    Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
      id: 2
 select_type: DERIVED
    table: t1
     type: ALL
possible_keys: PRIMARY
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 973192
    Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
      id: 3
 select_type: SUBQUERY
    table: t1
     type: index
possible_keys: NULL
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 935511
    Extra: Using index

yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
…
10 rows in set (2.01 sec)
#采用子查詢優(yōu)化，從profiling的結(jié)果來看，相比原來的那個SQL快了：10.6%


#采用INNER JOIN優(yōu)化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: PRIMARY
    table: 
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 935510
    Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
      id: 1
 select_type: PRIMARY
    table: t1
     type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: t1.id
     rows: 1
    Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
      id: 2
 select_type: DERIVED
    table: t1
     type: index
possible_keys: NULL
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 973192
    Extra: Using index

yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);
…
10 rows in set (1.70 sec)
#采用INNER JOIN優(yōu)化，從profiling的結(jié)果來看，相比原來的那個SQL快了：30.2%

至此，我們看到采用子查詢或者INNER JOIN進行優(yōu)化后，都有大幅度的提升，這個方法也同樣適用于較小的分頁，雖然LIMIT開始的 start 位置小了很多，SQL執(zhí)行時間也快了很多，但采用這種方法后，帶WHERE條件的分頁分別能提高查詢效率：24.9%、156.5%，不帶WHERE條件的分頁分別提高查詢效率：554.5%、11.7%，各位可以自行進行測試驗證。單從提升比例說，還是挺可觀的，確保這些優(yōu)化方法可以適用于各種分頁模式，就可以從一開始就是用。我們來看下各種場景相應的提升比例是多少：

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